La inteligencia artificial (IA) ya está demostrando ser útil en minería, particularmente para mantenimiento predictivo, con algoritmos que pueden detectar comportamientos anormales en equipos, pronosticar fallas, optimizar el acarreo e identificar patrones en datos de producción y seguridad. Sin embargo, una advertencia de que un rodamiento puede fallar en diez días tiene un valor limitado si no influye en el cronograma de mantenimiento, no reserva el componente correcto y no tiene en cuenta el efecto del tiempo de inactividad en la producción.

La siguiente fase se definirá menos por si un modelo puede hacer una predicción precisa y más por si la operación más amplia puede responder a ella. La progresión va desde monitoreo y predicción a recomendación, orquestación y, eventualmente, control autónomo acotado.

La minería ofrece un terreno fértil para la IA porque las operaciones modernas generan grandes volúmenes de datos de equipos, geológicos y de procesos. La IA puede apoyar decisiones en toda la cadena de valor minera, utilizando información de sensores y sistemas de monitoreo para mejorar la eficiencia, los costos, la seguridad y el desempeño ambiental.

El mantenimiento predictivo está entre las aplicaciones más maduras, utilizando modelos de aprendizaje automático para analizar variables como vibración, temperatura, presión, corriente eléctrica y condición del lubricante para identificar la degradación del equipo antes de que se supere un umbral de alarma convencional. Una revisión sistemática de 2025 del mantenimiento predictivo impulsado por IA en minería examinó 166 estudios e identificó el creciente uso de aprendizaje automático, Internet de las cosas y gemelos digitales para la detección temprana de fallas y la gestión inteligente de activos.

Otras aplicaciones establecidas incluyen clasificación de mineral, control de flotación, optimización de acarreo y monitoreo ambiental, aunque la madurez de la implementación varía según el sitio y la calidad de los datos.

La mayoría de los sistemas de mantenimiento predictivo se enfocan en pronosticar fallas, pero un sistema valioso también debe estimar la vida útil restante del activo, evaluar la consecuencia de la falla y recomendar cuándo debe realizarse la intervención. Debe determinar si las piezas requeridas están disponibles, si hay personal apropiadamente calificado en el turno y si el trabajo puede combinarse con otro apagado planificado. También debe mostrar a los planificadores cómo actuar inmediatamente, diferir la reparación o cambiar el perfil operativo de la máquina afectaría el riesgo de producción.

Además, los gemelos digitales proporcionan un entorno controlado en el que las recomendaciones pueden probarse antes de afectar el equipo físico. Un gemelo digital minero combina una representación virtual de un activo o proceso con datos operacionales continuamente actualizados, análisis y simulación. Puede usarse para probar ventanas de mantenimiento, cambios de puntos de ajuste de procesos, interrupciones de equipos y respuestas de seguridad bajo diferentes condiciones.

Esto marca la transición del mantenimiento predictivo al prescriptivo. En lugar de agregar otra alerta a un panel de control ya abarrotado, la IA se convierte en parte del flujo de trabajo de mantenimiento. La supervisión humana seguirá siendo esencial para fallas con consecuencias graves en seguridad o producción, e los ingenieros tendrán un curso de acción priorizado y basado en evidencia, eliminando el trabajo manual requerido para reunir información de sistemas separados.

La industria minera está abrazando cada vez más las tecnologías digitales y herramientas asistidas por IA. Sin embargo, todavía hay desafíos que superar:

● Conectividad desigual: Los datos en tiempo real requieren conectividad consistente y confiable. Esto puede ser difícil en sitios mineros, especialmente durante la excavación profunda o en ubicaciones remotas.

● Operación de sensores en entornos adversos: El polvo, el agua, la vibración, la variación de temperatura y los impactos físicos pueden crear señales ruidosas, desviación de sensores o pérdida completa de datos.

● Datos divididos y silos de información: Los equipos de mantenimiento, plantas de procesamiento, departamentos de planificación de minas y fabricantes de equipos originales frecuentemente utilizan diferentes nombres de activos, estructuras de datos y horizontes de tiempo.